(57)【要約】【課題】  日常の消費活動においては、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)など様々な要素（以下本願発明では主体）が関係している。様々の情報が氾濫する中で、信頼できる主体を検出するのは容易ではない。信頼できる製造者、商店、専門家などを推薦・紹介する情報が切望されている。【解決手段】  本願発明では、消費活動の主体と主体間の信頼関係とをアンケート、ウェブページ、雑誌、電子掲示板などさまざまな情報源から抽出し、主体をノードとし、信頼関係を矢とするネットワーク図で表現する。ノード、矢に重み付けを行い信頼値を計算する。これらの情報をもとに消費者に、商品を推薦・紹介する情報を提供し、販売者には、有効なマーケティング情報を提供する。【選択図】図２
2005135071.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む、所与のｎ個のノード（ｕｉ、ｉ＝１〜ｎ）の信頼値を求める装置、
（ａ）各ノード間を、対応する関係が存在する場合に、矢で関係付ける手段、
（ｂ）前記ノード間の対応する関係に基づいて、ノードｕｉからノードｕｊへの矢に対する重み付け値として、Ｐｉｊ（ｉ、ｊ＝１〜ｎ）を選択する手段、
（ｃ）Ｐを、前記Ｐｉｊをｉ行ｊ列の要素とする行列とした時、所定の行列Ｅ及び定数ｃを定義し、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する手段、
（ｄ）Ｐ’に基づいて、各ノードの信頼値（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求める手段。
【請求項２】
前記各ノードの信頼値（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求める手段は、
【数１】
2005135071.tif 000008
（但し
【数２】
2005135071.tif 000009
は、ｕｉに矢を出しているノードの集合を表わす。）としたとき、Ｐ’Tの固有値１に対する固有ベクトルとして、ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎを求めることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記各ノード間を矢で結ぶ手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｅ）の手段を有することを特徴とする請求項１及び２に記載の装置、
（ａ）第１のノードと第２のノード間を、対応する関係に基づいて、前記第１のノードと第２のノード間を０又は１つ以上の矢で結ぶ手段、
（ｂ）前記矢に対して、重みの初期値を与える手段、
（ｃ）前記第１のノードから第２のノードへ向かう全ての矢の初期値の和（第１の和）を求める手段、
（ｄ）前記第１のノードを始点とする全ての矢の重みの初期値の和（第２の和）を求める手段、
（ｅ）前記第１の和を前記第２の和で除して調整された重みを求め、同様に全てのノード間で、前記調整された重みＰｉｊを求める手段。
【請求項４】
前記Ｐ’を算出する手段は、さらに、以下の手段を有することを特徴とする請求項１から３に記載の装置、
全ての要素が１であるベクトルｅ、及び、各要素がノードに対する重みを表わし各要素の和が１であるベクトルｖを定義し、行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する手段、ここでｃは０≦ｃ≦１を満たす定数である。
【請求項５】
前記ベクトルｖを定義する手段は、ノードに対する信頼の程度に基づいて定義することを特徴とする請求項４に記載の装置。
【請求項６】
コンピュータにより以下の（ａ）から（ｄ）の手段を動作させることにより、所与のｎ個のノード（ｕｉ、ｉ＝１〜ｎ）の信頼値を求めるプログラム、
（ａ）各ノード間を、対応する関係が存在する場合に、矢で関係付ける手段、
（ｂ）前記ノード間の対応する関係に基づいて、ノードｕｉからノードｕｊへの矢に対する重み付け値として、Ｐｉｊ（ｉ、ｊ＝１〜ｎ）を選択する手段、
（ｃ）Ｐを、前記Ｐｉｊをｉ行ｊ列の要素とする行列とした時、所定の行列Ｅ及び定数ｃを定義し、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する手段、
（ｄ）Ｐ’に基づいて、各ノードの信頼値（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求める手段。
【請求項７】
前記各ノードの信頼値（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求める手段は、
【数３】
2005135071.tif 000010
（但し
【数４】
2005135071.tif 000011
は、ｕｉに矢を出しているノードの集合を表わす。）としたとき、Ｐ’Tの固有値１に対する固有ベクトルとして、ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎを求めることを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記各ノード間を矢で結ぶ手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｅ）の手段を動作させることを特徴とする請求項６及び７に記載のプログラム、
（ａ）第１のノードと第２のノード間を、対応する関係に基づいて、前記第１のノードと第２のノード間を０又は１つ以上の矢で結ぶ手段、
（ｂ）前記矢に対して、重みの初期値を与える手段、
（ｃ）前記第１のノードから第２のノードへ向かう全ての矢の初期値の和（第１の和）を求める手段、
（ｄ）前記第１のノードを始点とする全ての矢の重みの初期値の和（第２の和）を求める手段、
（ｅ）前記第１の和を前記第２の和で除して調整された重みを求め、同様に全てのノード間で、前記調整された重みＰｉｊを求める手段。
【請求項９】
前記Ｐ’を算出する手段は、さらに、以下の手段を動作させることを特徴とする請求項６から８に記載のプログラム、
全ての要素が１であるベクトルｅ、及び、各要素がノードに対する重みを表わし各要素の和が１であるベクトルｖを定義し、行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する手段、ここでｃは０≦ｃ≦１を満たす定数である。
【請求項１０】
前記ベクトルｖを定義する手段は、ノードに対する信頼の程度に基づいて定義することを特徴とする請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
以下の（ａ）から（ｄ）のステップを含む、所与のｎ個のノード（ｕｉ、ｉ＝１〜ｎ）の信頼値を求める方法、
（ａ）各ノード間を、対応する関係が存在する場合に、矢で関係付けるステップ、
（ｂ）前記ノード間の対応する関係に基づいて、ノードｕｉからノードｕｊへの矢に対する重み付け値として、Ｐｉｊ（ｉ、ｊ＝１〜ｎ）を選択するステップ、
（ｃ）Ｐを、前記Ｐｉｊをｉ行ｊ列の要素とする行列とした時、所定の行列Ｅ及び定数ｃを定義し、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出するステップ、
（ｄ）Ｐ’に基づいて、各ノードの信頼値（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求めるステップ。
【請求項１２】
前記各ノードの信頼値（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求めるステップは、
【数５】
2005135071.tif 000012
（但し
【数６】
2005135071.tif 000013
は、ｕｉに矢を出しているノードの集合を表わす。）としたとき、Ｐ’Tの固有値１に対する固有ベクトルとして、ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎを求めることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記各ノード間を矢で結ぶステップは、さらに、以下の（ａ）から（ｅ）のステップを有することを特徴とする請求項１１及び１２に記載の方法、
（ａ）第１のノードと第２のノード間を、対応する関係に基づいて、前記第１のノードと第２のノード間を０又は１つ以上の矢で結ぶステップ、
（ｂ）前記矢に対して、重みの初期値を与えるステップ、
（ｃ）前記第１のノードから第２のノードへ向かう全ての矢の初期値の和（第１の和）を求めるステップ、
（ｄ）前記第１のノードを始点とする全ての矢の重みの初期値の和（第２の和）を求めるステップ、
（ｅ）前記第１の和を前記第２の和で除して調整された重みを求め、同様に全てのノード間で、前記調整された重みＰｉｊを求めるステップ。
【請求項１４】
前記Ｐ’を算出するステップは、さらに、以下の手段を有することを特徴とする請求項１１から１３に記載の方法、
全ての要素が１であるベクトルｅ、及び、各要素がノードに対する重みを表わし各要素の和が１であるベクトルｖを定義し、行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する手段、ここでｃは０≦ｃ≦１を満たす定数である。
【請求項１５】
前記ベクトルｖを定義するステップは、ノードに対する信頼の程度に基づいて定義することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日常生活における消費活動において関与している様々な要素の信頼値及び要素間の信頼値を定義し、その信頼値に基づき消費者等が最良の選択が出来るような信頼値の算出方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
われわれの日常の消費活動においては、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)など様々な要素が関係している。これらの要素を本願出願では消費活動での「主体」と呼ぶ。これらの主体は主体同士間で様々な関係を有しており、これらの主体間の関係を示す様々な情報を消費者は入手できる。商品Ａが、製造者Ｂによって製造され、商店Ｃで販売される。その時、製造者Ｂがインターネットを使用し商品Ａを宣伝し、さらに、商店Ｃは地域新聞の折り込み広告を利用して商品Ａ及び商店Ｃの宣伝をする。
【０００３】
さらに、評論家Ｄがその商品Ａについて評価を行い雑誌Ｅに掲載する。他の商品に対しても、同様の消費活動が行われ、様々の情報が氾濫することが現実に起こっている。消費者の立場からすると、このような環境の中で、どの製造者、商店、専門家などが信頼できるのか判断がつきかねる場合がある。
【０００４】
このような問題を解決するために、どの製造者、商店、専門家などが信頼出来るのかについての指標あるいは情報の提供が切望されている。
さらに、消費活動での「主体」に関する信頼値の情報だけでなく、これらの情報に個人の嗜好情報を考慮した情報が得られると益々有益となる。個人の有する嗜好情報を利用した自己の嗜好に合致し、かつ、最も信頼の置ける消費活動における主体の情報の提供が望まれている。
【特許文献１】公開広報 (P1999-306185)
【非特許文献１】Lawrence Page; Sergey Brin; Rajeev Motwani; Terry Winograd. The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web. Technical Report.Stanford University, 1998
【非特許文献２】新井 範子; 北川 一裕. ユーザーの好きと嫌いを聞き分けるパーソナライゼーション技術. 日経エレクトロニクス, 2003-02-03
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、消費活動に関係する様々な主体間の関係を定義し、これらの主体の信頼値を求め、消費者にとって信頼性の高い消費活動が出来る情報を提供すること、及び、これらの情報を提供できるシステムを提供することである。さらに、個人の有する嗜好情報を反映させることにより、当該個人の嗜好に合致し、かつ、信頼の置ける主体に関する情報を提供すること、及び、それらの情報を提供できるシステムを提供することである。
非特許文献１に示されるPageRank法では、インターネット上のウェブページをノードとして定義し、その信頼値及びその評価方法について記載されている。しかし、PageRank法では、インターネット上のウェブページの重要度のみを対象としている。従がってインターネットに記載されない主体に関する情報が反映されていないために、必ずしも消費者にとって最良の情報を提供するとは限らない。
【０００６】
本願発明では、インターネット上の情報に限定せず、消費活動の中で主体と主体間のいろいろな関係に拡張して信頼値を求めている。また、PageRankではすべてのリンクの信頼値を同等なものとして扱っているが、本願発明は、リンクの信頼値、信頼関係の型、主体毎の信頼度を定義し、これらを考慮して、信頼値を求めている。
特許文献１では、PageRankを拡張し、ウェブページに加えて、テキストだけでなくマルチメディアデータやそれらにアクセスした人の情報を仮想的なウェブページとしてリンク構造に組み入れ、情報のランキングを行なっている。この文献ではインターネット上に存在する様々なマルチメディアデータに対してユーザが、ダウンロード、ブックマークとして登録したなどのアクセスをした場合にウェブページのリンク構造を拡張し重要度を計算するものである。
【０００７】
本願発明は、ウエブに関連した電子情報だけではなく、電子情報とは直接関係の無い主体や主体間の関係付けの信頼値を求め、さらに関係付けの型による重み付けをしている点でこの発明とは異なっている。
非特許文献２には、ユーザーの好きと嫌いを聞き分けるパーソナライゼーション技術が紹介されている。これは、個人の嗜好情報に基づいて、商品を推薦したり紹介したりする技術である。ここで紹介されているのは、プロファイル・マッチング方式、ルールベース方式、協調フィルタリング方式である。これらの方式は、何れも、個人の嗜好情報、購入履歴、一般的な消費者の購入パターンなどの情報をもとに、個人にとって最適と思われる商品を推薦する方法である。しかしながら、これらの方法では、消費活動における主体に関する信頼値の情報は考慮されていない。従がって、推薦された商品等に関して、本当に購入して良いのか不確定要素が残る場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
日常生活における消費活動においては、ウェブサイト、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)などが関与している。本願明細書では、これらを消費活動での「主体」と呼ぶ。それらの主体間にはある種の信頼関係があると考えられる。図１は本願発明の基本的な概念を説明するためのネットワーク図である。ここで消費活動において主体となる、インターネットサイト、評論家、商品、販売店、商品の製造業者などがノードとして選択される。さらにこれらの主体間が矢で結ばれ、主体間の信頼関係およびその信頼値が定義できる。
【０００９】
本願発明では、消費活動の主体と及び主体間の信頼関係とをアンケート、ウェブページ、雑誌、電子掲示板などさまざまな情報源から抽出し、主体をノードとし、信頼関係を矢とするネットワーク図で表現する。以下本願明細書では図１を「信頼値無しの信頼ネットワーク図」と呼ぶ。ノード、矢の信頼の度合いを計算し信頼値を求める。さらに、信頼関係の型や、ノードの信頼程度に応じた重みを付けて計算する。次に、計算された信頼値を信頼ネットワーク図に記入する。これを「信頼値つきの信頼ネットワーク図」と呼ぶ。これらの情報をもとに消費者に、商品を推薦・紹介する情報を提供し、販売者には、有効なマーケティング情報を提供する。なお、信頼ネットワーク図は消費活動に限定されず、さまざまなコミュニティにおける主体とそれらの間の関係に対して用いることができる。
【発明の効果】
【００１０】
この発明では、消費活動の場での信頼値を計算することにより、どの製造者、商店、専門家などが信頼できそうかについての指標を与えることができる。これを参考にして、顧客は商店や製造者を選択したり、商店や製造者は広告を出すためのメディアを選択したりするなどの応用が考えられる。 
インターネット上の情報だけでなく、広告、アンケート、雑誌記事など、いろいろなデータ源からの信頼に関する情報を反映させて信頼値を示せる。信頼関係の種類や、予め信頼程度が分かっている主体に関する情報を反映させて信頼値を計算できる。 
【００１１】
さらに、個人が持っている、いろいろな主体に対する信頼の度合いを反映させて信頼値を計算できる。いわゆるパーソナライゼーション的な個別化を図ることができる。情報収集した結果作成した信頼ネットワーク図全体を使って計算した信頼値だけでなく、ある特定の雑誌の購読者など一部の主体グループに関する部分信頼ネットワーク図を使って信頼値を計算できる。
本願発明に依れば、単によく売れている製品を高く評価するのではなく、信頼されている製造者、商店、専門家などが信頼している、製造者、商店、専門家やその他の主体を高く評価できることにより、より適切な評価結果を顧客に提示できる。さらに、一般的な消費活動における信頼関係をモデル化しているので、製品の分野を特定せず広く応用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
【実施例】
【００１３】
図７は、本願発明を実施する装置のブロック図である。筐体２００の中には、記憶装置２１０、メインメモリ２２０、出力装置２３０、処理装置（ＣＰＵ）２４０、操作部２５０、入力装置２６０が含まれている。処理装置（ＣＰＵ）２４０は、メインメモリ２２０から制御するプログラムを読み込み、操作部２５０から入力された命令に従い、入力装置２６０から入力されるユーザ情報、及び、記憶装置２１０に格納されている信頼性データ情報を使用して情報処理を行い、信頼性の高い主体に関する情報等を出力装置２３０に出力する。
日常生活における消費活動においては、ウェブサイト、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)など（「主体」）が関与している。これらの主体間にはある種の信頼関係があると考えられる。図１は本願発明の基本的な概念を説明する信頼ネットワーク図である。消費活動に参加しているウェブサイト、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)等の「主体」をノードとし、それらの間の信頼関係を「矢」で表現する。ここで、矢は信頼しているノードから信頼されているノードへの向かいその方向を矢で示す。消費活動の場での信頼関係の図ができる。これを信頼ネットワーク図と呼ぶことにする。図１ではまだ信頼値は、計算されていないので、「信頼値無しの信頼ネットワーク図」と呼ぶ。
【００１４】
本願発明に依れば、先ず信頼値を必要とする「主体」を決定し、次に主体間を関連付ける「矢」を決める。これらの「主体」、「矢」及びこれらの重み付けの値を決定するが、本願発明で対象とする、消費活動に存在する信頼関係の基となる考え方として、例えば次のようなものが挙げられる。
（１）良い商品を求める顧客は、信頼できる製造者や商店の製品を買おうとする。
（２）顧客は自分が信頼する専門家や雑誌などの意見を参考にする。
（３）顧客は実際に製品を使ったことのある別の顧客の意見を参考にする。
（４）製造者や商店は信頼する広告媒体に広告を出す。
（５）評論家は信頼できる製品、商店、製造者を紹介する。
このネットワーク図中のノードの中には、多くのノードからの矢の終点となっているノードが存在する。このようなノードは消費活動の中で多くの信頼を得ているノードと考えることができる。また、信頼されているノードからの矢の終点となるノードは、やはり信頼性の高いノードだと考えられる。
【００１５】
一般の顧客はそのような信頼されているノード、例えば専門家や雑誌等の広告媒体を信頼して行動することが予想される。信頼関係の情報を用いれば顧客の消費活動を予測したり、販売活動の手がかりとしたりすることができる。
このような信頼性の高いノードを検出するために、信頼ネットワーク図の中のノード内でどのノードが他のノードよりも信頼が置けるかを示す信頼値を計算する。ここで、どのような信頼関係か、関係の型に応じてまた、予め信頼できると分かっているノードは重く、信頼できないと分かっているノードは軽く重み付けをして信頼値を計算する。求めた信頼値をノードに割付けることにより信頼値付きの信頼ネットワーク図が構築される。
【００１６】
以上の考え方をもとに、次のステップで信頼ネットワーク図を構築する（図２）。
１０：ノード・矢の選択
２０：信頼値なしの信頼ネットワーク図の作成
３０：ノード・矢の重み付け値の決定
４０：ノードの信頼値の計算
５０：信頼値付の信頼ネットワーク図の作成
【００１７】
以下、図２に示すアルゴリズムの詳細について説明する。
１０：ノード・矢の選択
消費活動の信頼ネットワークに関係する「主体」は、顧客、専門家（評論家）、広告媒体、雑誌、ウェブサイト、製品、製造者、商店等である。これらがノードとして表現される。これらの主体（ノード）間に何らかの信頼関係に関する情報がある時には、これらの「ノード」間を矢で結び、信頼しているノードから信頼されているノードへ向いその方向を示している。ノード間にある信頼関係としては、「製品の評価をした」、「雑誌に記事を書いた」、「広告を出した」、「製品を買った」、「製品を作った」、「製品を紹介した」、「専門家を雇った」等がある。
２０：信頼値なしの信頼ネットワーク図の作成
ステップ１０で、決定した情報をもとに、信頼ネットワーク図を作成する（図１参照）。
【００１８】
３０：ノード・矢の重み付け値の決定
次に、ノードの信頼値を得るために、消費活動に関係のある情報源から関連するデータを集める。たとえばhttp://www.about.com  から対象とする製品のページにアクセスし、関連あるウェブページを参照する。また雑誌の製品紹介または評価記事、広告、アンケート結果なども信頼値を得るためのデータとなる。この情報は人手により取り出すこともできるが、自然言語処理を応用した情報抽出器などを用いての自動または半自動の抽出も可能である。
また、ノード間に何らかの信頼関係に関する情報がある時には、それらの情報をもとに矢に重み付けする。さらに、これらの情報をもとに予め信頼が置けるノードであることが分かっている場合には、そのノードに対してより高い重み付けの値を与える。
【００１９】
４０：ノードの信頼値の計算
ステップ３０で決定した重み付け値をもとに、各ノードの信頼値を求める。計算方法は後述の方法によって求める。信頼値の高いノードほど信頼性が高いと言える。
５０：信頼値付の信頼ネットワーク図の作成
ステップ４０で求められた値を信頼ネットワーク図にマッピングする。
これにより、信頼性の高い主体（ノード）の情報が一目瞭然に把握できる。
【００２０】
以下に信頼値の計算方法について図３に従がって説明する。
１１０：各ノード間の０又は１以上の矢を選択する。
１２０：全ての矢に対して、重み付けの初期値を決める。
１３０：ノードｕｉからノードｕｊへ向かう全ての矢の初期値の和を求める。
１４０：ノードｕｉを始点とする矢の重みの初期値の和を求める。
１５０：調整された重みＰｉｊ＝ＡＷａｄｊ（ｕｉ→ｕｊ）を求める。
１６０：ベクトルｖを定義する。
１７０：行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する。
１８０：ノードｕｉの信頼値ＴＶ（ｕｉ）を求める。
【００２１】
以下、信頼値の計算について詳細を説明する。
１１０：各ノード間の０又は１以上の矢を選択する。
ノード間を結んでいる矢について説明する。ノード間に信頼性の情報が存在し無ければ、矢も存在しない。また、相対するノード間の矢の数は１つとは限らない。例えば、評論家Ａと商品Ｂとの関係において、評論家Ａの商品Ｂの機能・価格に関する記事が雑誌Ｃに掲載され、また同時期に、評論家Ａの商品Ｂの性能に関する記事が雑誌Ｃ’に掲載された場合、評論家Ａを表わすノードと商品Ｂを表わすノードとの間には２つの矢が存在することになる。これらの情報を考慮してノード間の矢を決める。ここで、ノードｕｉ及びノードｕｊ間に存在する矢をＡ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ（ｋ＝１〜ｍ）と表わす。
１２０：全ての矢に対して、重み付けの初期値を決める。
ノード間に存在する情報の内容によって、矢Ａ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ（ｋ＝１〜ｍ）の重み付けの初期値を決めていく。
１３０：ノードｕｉからノードｕｊへ向かう全ての矢の初期値の和を求める。
矢の初期値の和をＡＷａｃｃ（ｕｉ→ｕｊ）とすると、
【００２２】
【数７】
2005135071.tif 000003
【００２３】
となる。
１４０：ノードｕｉを始点とする矢の重みの初期値の和を求める。
この初期値の和をＡＷａｃｃ（ｕｉ）とする。
１５０：調整された重みＰｉｊを求めるステップ。
ここで
【００２４】
【数８】
2005135071.tif 000004
【００２５】
とする。
この調整によって、各ノード間の矢の重み値は０から１までの値を取り、Ｐｉｊで表わす事が出来る。
【００２６】
１６０：ベクトルｖを定義する。
ベクトルｖは、各要素がノードに対する重みを表わし各要素の和が１であるベクトルである。ベクトルｖの値は、ノードに対する信頼の程度と考えられ、例えばノードに対する雑誌の評価記事や個人の信頼感、評価機関などによる格付け情報をもとに決めることができる。ベクトルｖの値を、消費者の所望の目的に従って調整することにより消費者の目的を考慮した信頼値が得られる。
１７０：行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する。
全ての要素が１であるベクトルｅを用いて、行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する。ここでｃは０≦ｃ≦１を満たす定数であり、実験によりその値を求めることが出来る。
【００２７】
１８０：ノードｕｉの信頼値ＴＶ（ｕｉ）を求める。
ノードｕｉの信頼値ＴＶ（ｕｉ）を次のように定義する。
【００２８】
【数９】
2005135071.tif 000005
【００２９】
（ここで、
【００３０】
【数１０】
2005135071.tif 000006
【００３１】
は、ｕｉに矢を出しているノードの集合を表わす。）の固有ベクトル（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求める。
ここで、ベクトルＸＴ＝（ＴＶ（ｕ１）、・・、ＴＶ（ｕｎ））と定義すると、式（３）は
【００３２】
【数１１】
2005135071.tif 000007
【００３３】
と表すことが出来るので、ベクトルＸを行列Ｐ'  の転置行列の固有値１に対する固有ベクトルとして求める。固有ベクトルＸの各値が、各ノードの信頼値となる。この中で、ＴＶ（ｕｊ）が大きな値のノードｕｊが信頼度の高いノード（主体）と言える。
【００３４】
これらの計算結果を用いて、次のような消費活動に応用する事が出来る。
（ａ）ある製造者が他のものよりも信頼されていることが示されたならば、その業者が作っている製品を紹介、推薦する。
（ｂ）消費者は最も信頼の置ける製造者の製造した製品を最も信頼の置ける店で購入する事が出来る事となる。
ただし、製品は信頼する主体とはいえないので、製品を通して間接的な信頼関係があるものとしてその部分は書き直す。たとえば、ある専門家がある製品を推薦した場合、その専門家は製品を作った製造者を信頼していると考える。
【００３５】
次に、上記の計算結果を信頼ネットワーク図に具体的にマッピングした例を示す。図４は、ノード及びそのノードの信頼値を選択し、ノード間の矢印を記入した例を示す。ここで番号が付けられている箱は各ノードを表わし、各ノードの外に示されている斜めの数値は、計算されたノードの信頼値を示している。計算するための条件として、ｃ＝０．８５、ベクトルＶの値はすべて「１／ｎ」としている。なお、括弧内の数値は矢の重み値を示している。図４では、各矢の重み付け値として「1.0」を用いている。
図５は、特定の矢印（ノード２→ノード５、ノード３→ノード５、ノード７→ノード３、ノード７→ノード８）について、矢の重み値として「10.0」を選択している。その値を用い、他の条件は変更しないで計算した各ノードの信頼値を示している。矢の重み値によって、各ノードの信頼値が変更されている。
図５におけるノード１の値は、図４における値0.366から0.3016と、図５におけるノード４の値は、図４における値0.378から0.287と変更され、図４においてはノード４の方が信頼値が高かったが、図5においては、ノード１の方が信頼値が高くなっていることを示している。図６は、特定の矢印（ノード５→ノード６）について、矢印の信頼値として「3.0」を選択している。その値を用い、他の条件は変更しないで計算した各ノードの信頼値を示している。図６におけるノード２の値は、図４における値0.0545から0.0665と、図６におけるノード５の値は、図４における値0.055から0.0588と変更され、図４においてはノード５の方が信頼値が高かったが、図６においては、ノード２の方が信頼値が高くなっていることを示している。  
【００３６】
個人の嗜好プロファイル情報を考慮して、ノードや矢の重み付け値を変更することにより、個人の嗜好プロファイルを考慮した信頼値が得られる。例えば、ある個人の嗜好の傾向があるファッション雑誌Ａの内容と似通っている場合について説明する。図３のステップ１６０で示すベクトルｖは、各要素がノードに対する重みを表わし各要素の和が１であるベクトルである。このベクトルｖの値を、所望の目的によって変更することにより所望の目的を考慮した信頼値が得られる。ファッション雑誌Ａに対応するノードに対応するベクトルｖの値を高くすることにより、結果として得られる各ノードの信頼値は、ファッション雑誌Ａの傾向が考慮されたものとなる。
【００３７】
別の応用例として、予め知られている、あるいは強調したい主体間の信頼関係の程度を信頼値計算に反映させることによる個別化が考えられる。矢の信頼値を変更する場合を例にとって説明する。前述のように、何らかの関係を有するノード間には１つ以上の矢が存在する。例えば、特定の雑誌に関係する主体と、その主体と信頼関係を有する他の主体間の矢の値の比重を重くすることが出来る。変更された矢の値を用いて、信頼値を求めることにより、その雑誌購読者特有の信頼値を考慮した信頼値を求めることが出来る。その結果信頼されていると考えられる主体の製品を推薦、紹介出来、その雑誌を購読している人に対してより良い製品が推薦、紹介できる。この場合には、ノード間の矢の重み値を変更すること、あるいは、調整された重みＰｉｊを変更することによって実現できる。個人や個人が属するグループ特有の信頼関係を活用した計算ができる。さらに、図３のステップ１６０で示すベクトルｖ、及び、矢の信頼値を変更することにより、年齢、性別、年収、家族構成、趣味、嗜好などが多岐に亙っており異なっている個人嗜好プロファイル情報を反映した信頼値の計算も出来る。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
本願発明は、様々な分野での利用可能性があるが、特に以下の分野において有効である。
（１）販売促進活動の推進
ある製造者が他のものよりも信頼されていることが分かれば、その業者が作っている製品を紹介・推薦する。これによって、販売者はマーティング活動及び販売活動を有利に進めることが出来る。
（２）個人の要求に合致した製品紹介・推薦（パーソナライゼーション）
一般的な情報に基づく各主体の信頼情報だけでなく、各個人の異なる嗜好情報に基づいた製品紹介・推薦が出来る。
（３）特定のグループの要求に合致した製品紹介・推薦
例えば、特定の雑誌に関係する主体とその主体間の信頼関係の情報から、その雑誌購読者特有の信頼関係を考慮した信頼値を求め、その雑誌を購読している人に対してより良い製品が推薦、紹介できる。
（４）情報フィルタリングへの応用。
様々な検索システムで得られた検索結果からより信頼値の高いものを選択することによるフィルタリング機能を実現できる。また、値段よりも製品の信頼、商店の信頼を重視する顧客に対して信頼値の大きな製造者、商店を優先して紹介できる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】信頼ネットワーク図の概念を示す図である。
【図２】本願発明の概要を示すフローチャートである。
【図３】本願発明の信頼値を計算するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】信頼ネットワーク図で数値を記入した例を示す図である。
【図５】信頼ネットワーク図で数値を記入した例を示す図である。
【図６】信頼ネットワーク図で数値を記入した例を示す図である。
【図７】本願発明を実施する装置のブロック図である。
【符号の説明】
【００４０】
２００：本願発明を実施する装置
２１０：記憶装置
２２０：メインメモリ
２３０：出力装置
２４０：処理装置
２５０：操作部
２６０：入力装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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